Модуль тренажера операторов контакт-центров Российский патент 2022 года по МПК G10L15/22 G06F3/16 

Техническое решение относится к области обработки цифровых данных на базе алгоритмов машинного обучения, в частности, к компьютерным автоматизированным способам и системам оценки качества обслуживания клиентов на основе анализа аудиопотоков с помощью инструментов машинного обучения.

В настоящее время рынок контакт-центров растет вместе с требованием к качеству коммуникаций и скорости работы. Ключевые драйверы роста – это внедрение роботов и облачных сервисов. Они позволяют быстро запускать изменения и «дотянуться» до сложного в автоматизации участка работы колл-центра - коммуникаций с клиентом и контроля их качества.

наиболее распространенными в настоящий момент являются:

- голосовые роботы для холодных обзвонов, опросов, информирования, подтверждения заказов, маршрутизации звонков.

- речевая аналитика, которая позволяет роботу вести «живой» диалог и автоматизировать контроль качества звонков.

Из уровня техники известна автоматизированная информационно-голосовая вопросно-ответная система (RU 2704738C1, МПК G10L 15/22,G06F17/27, опубликовано 30.10.2019 г.), состоящая из блока запуска, выполненного с возможностью выполнения сценария системой, который содержит средства ввода названия сценария или максимального количества циклов повтора сценария, средства выбора системы распознавания входящих голосовых или текстовых сообщений, или средства выбора типа аудио для отправки голосовых сообщений, или средства выбора типа голоса или средства ввода голосовых или текстовых сообщений с просьбой повторить ответ или сообщить следующую часть большого числа или средства автоматического перевода на оператора, и средства для построения логических связей с одним следующим блоком по типу обычного перехода, блок вопроса содержит средства ввода текста вопроса, задаваемого клиенту или средства выбора длительности сеанса распознавания ответа клиента, или средства выбора системы для распознавания речи клиента и средства для построения логических связей с несколькими блоками по типу данных.

Недостатком данной системы является ограничение функциональных возможностей, а именно отсутствие модуля, производящего оценку работы оператора, а также отсутствие вариативности сценариев работы голосового робота.

Технический результат заключается в автоматизированной оценке по заданным маркерам качества работы операторов контакт-центров с помощью голосового робота.

Технический результат достигается тем, что модуль тренажера оператора содержит модуль телефонной станции АТС Asterisk, выполненный с возможностью при поступлении звонка перенаправлять его на модуль с протоколом двунаправленной передачи звука AudioSocket, выполненный с возможностью перехвата управления голосовым потоком и перенаправления его через модуль детекции тишины в модуль распознавания речи, выполненный с возможностью преобразования устной речи в текст и соединенный с диалоговым модулем, который через базу данных виртуального ассистента, в которой хранится информация о сценарии диалога и информация по прохождению сценария для каждого обращения, соединен с модулем загрузки диалогов, из которого загружаются на любую тематику сценарии диалогов, модулем оценки оператора, позволяющим выставить оценку по маркерам каждому звонку оператора, модуль составления отчета, также диалоговый модуль соединен с модулем синтеза речи, который в свою очередь соединен с модулем протокола двунаправленной передачи звука AudioSocket.

В контексте настоящей заявки модуль – группа элементов системы, описываемая только своими входами и выходами и обладающая определённой цельностью.

Причем в качестве критериев оценки выступают заранее разработанные и загруженные в базу данных фразы, или повтор фраз, которые необходимы для работы оператора. Данные критерии оценки (далее по тексту маркеры) являются сервисной составляющей либо “стандартом” общения с клиентами в большинстве компаний, предоставляющих услуги, в том числе услуги продаж.

При этом, зачастую в таких компаниях необходимость соблюдать стандарты телефонного звонка является критерием премирования или даже начисления заработной платы сотрудников. От чего возникает потребность в автоматизированной оценке звонков операторов по маркерам. Рассматривая на конкретном примере, маркерами могут выступать определенного формата приветствия, включающие в себя название организации, куда позвонил клиент; само приветственное слово (доброе утро, добрый день, добрый вечер), которое произносится от времени поступления звонка; вопрос - как обращаться к клиенту; обратиться к клиенту не менее двух раз за диалог; попрощаться с клиентом.

В зависимости от специфики деятельности компании маркеры будут различаться и могут содержать в себе иные тонкости общения с клиентом, к примеру, порядок оглашения стоимости какого-либо товара / услуги и так далее.

Соответственно, необходима оценка работы операторов по данным маркерам. Так как зачастую в контакт-центре работает, например, порядка 10 человек. то проверить звонки каждого становится сложно иному сотруднику компании, ведь не исключается человеческий фактор и пропуск ошибок, а от этого может зависеть оплата труда оператора контакт-центра.

Голосовой робот будет не только разговаривать вместо клиента с оператором контакт-центра, но и также фиксировать по заданным маркерам, все ли сказал сотрудник надлежащим образом, то есть производить в режиме реального времени и/или по итогу разговора непосредственную оценку работы оператора контакт-центра.

Следует отметить, чтобы наработать навык общения с клиентами по определенным маркерам новым сотрудникам-операторам необходимо пройти обучение и “потренироваться” в отработке всех маркеров. Следовательно, возникает еще одна необходимость в голосовом роботе, который будет как клиент общаться с оператором контакт-центра, чтобы оператор отработал навыки общения по стандартам, обозначенными маркерами.

Также отработать какие-либо нововведения с маркеры становится возможным без дополнительных затрат в качестве обучающего персонала.

Наличие в системе модуля загрузки диалогов позволяет загрузить диалогдля голосового робота в зависимости от специфики и направления работы в виде типовых фраз, присущих для определенной тематики. При этом фразы должны имитировать клиента, который звонит в контакт-центр, а значит, это и возмущения, и агрессивная реакция, и “неудобные” вопросы для операторов. Что способствует обучению оператора, а в дальнейшем позволит получить высокую оценку своего звонка.

Наличие модуля телефонной станции АТС Asterisk, обеспечивает возможность подсоединения и/или переключения оператора на звонок голосового робота. То есть в поток входящих звонков для операторов контакт-центра подключается сгенерированный звонок от голосового робота, в котором голосовой робот выступает в качестве клиента, звонящего в контакт-центр. При этом назначение таких звонков может быть разным.

Наличие в системе модуля оценки оператора позволяет сделать автоматизированную оценку качества входящего звонка оператора. Оценка будет выставлена самим голосовым роботом по загруженным маркерам сценариев диалога. Таким образом, оценка звонка будет произведена искусственным интеллектом, а значит будет нести максимально объективный характер.

Также входящие звонки несут именно тренировочный характер для новых сотрудников контакт-центра, чтобы научиться отрабатывать “сервисную” составляющую, а также быть готовым к неожиданным вопросам, работать с возражениями и агрессией.

При этом, звонки могут также быть какой-либо определенной тематики, например, необходимо повысить навык отработки с возражениями операторов. Тогда роботизированные звонки будут направлены на проработку данного аспекта, то есть звонящий робот будет иметь задачу возражать.

Модуль тренажера операторов контакт-центров, состоящий из сервера, содержащего процессор с предустановленным программным обеспечением, содержащий роботизированную вопросно-ответную систему с голосовым роботом, выполненным с возможностью взаимодействия с электронным устройством пользователя по каналу цифровой связи, например, сервером, содержащим специализированное программное обеспечение и выполненным с возможностью вопросно-ответного взаимодействия с электронным устройством пользователя, а также загрузки, редактирования и удаления специализированного программного обеспечения администратором системы.

Модуль может содержать базу сценариев взаимодействия с пользователем (например, оператор контакт-центра, клиент), которая может быть интегрирована в модуль автоматического запуска соединения с электронным устройством пользователя, либо она может быть размещена удаленно и может быть соединена с модулем автоматического запуска сценария любыми известными средствами обеспечения связи.

Данный модуль может быть интегрирован под любую сферу бизнеса.

Сущность заявляемой системы поясняется графическим материалом, где на фиг.1 представлена блок-схема модуля тренажера оператора; фиг 2 - осуществление входящего звонка голосового робота; фиг. 3 - осуществление исходящего звонка на голосового робота; где основным блокам/модулям присвоены следующие позиции: 1 - Модуль телефонной станции ATC Asterisk; 2 - Модуль с протоколом двунаправленной передачи звука AudioSocket; 3 - Модуль детекции тишины; 4 - Модуль распознавания речи; 5 - Диалоговый модуль; 6 - Модуль синтеза речи; 7 - База данных виртуального ассистента; 8 - Модуль загрузки диалогов; 9 - Модуль оценки оператора; 10 - Модуль составления отчетов.

Ниже представлен пример работы модуля тренажера оператора.

Исходя из тематики, по которой необходимо провести обучение операторов контакт-центра или же провести оценку звонков оператора контакт-центра, в модуль загрузки диалога 8 загружаются типовые слова, фразы обороты, диалоги, присущие данной тематике.

При необходимости оценить работу оператора в основную очередь входящих звонков будет загружен звонок от голосового робота. В данном случае соединение будет установлено не между оператором контакт-центра и клиентом, а оператором контакт-центра и голосовым роботом (фиг. 2).

Переключение с очереди входящих вызовов клиента на голосового робота будет осуществлять модулем телефонной станции ATC Asterisk 1.

Осуществляя входящий звонок, приветственные фразы звонящего робота из базы данных 7 попадают в диалоговый модуль 5 в форме текста, после чего преобразуются в речь в модуле синтеза речи 6, после чего попадают в модуль протокола двунаправленной передачи звука AudioSocket 2, после чего фраза озвучивается модулем телефонной станции ATC Asterisk 1.

Прослушав фразу, оператор отвечает, после чего речь из ATC Asterisk 1, поступает в виде голосового потока в модуль AudioSocket 2, откуда поступает в модуль детекции тишины 3. При окончании фразы оператора, фраза обрабатывается модулем тишины 3 и поступает в модель распознавания речи 4, которая преобразует речь в текст и определяет тематику разговора, после чего информация направляется в диалоговый модуль 5 и записывается в базу данных 7, после чего из базы данных 7 выбирается нужная по сценарию фраза, процесс повторяется.

После того как оператор контакт-центра произносит фразу окончания диалога, которая проходит путь, начиная модуля детекции тишины 3, переходя в модуль распознавания речи 4, направляясь в диалоговый модуль 5, в котором обозначены фразы окончания диалогов, после чего через модуль синтеза речи 6 и модуль AudioSocket 2 сигнал попадает на ATC Asterisk 1 и связь прекращается.

Неучастие модулей 5, 6 и 2 обусловлено тем, что оператор контакт-центра может попрощаться с голосовым роботом последним, то есть закончить диалог.

Так как диалог между оператором контакт-центра и голосовым роботом сохраняется в базу данных 7, то при помощи модуля оценки оператора 9 производится оценка по заданным маркерам, которые загружены в модуль оценки оператора 9, где по системе оценки в относительных или абсолютных единица ( по желанию заказчика) будет осуществлена оценка по заданным маркерам. После чего, выведенная информация из модуля 9 попадает в модуль составления отчета 10, в котором будут отмечены выполненные и невыполненные с оценкой маркеры.

Также модуль тренажера операторов контакт-центра работает при оценке исходящего звонка оператора контакт-центра. Из имеющегося у клиента пула базы номеров путем ATC Asterisk 1 происходит соединение между оператором контакт-центра и клиентом, однако в данную очередь исходящего звонка может также быть включен звонок голосового робота (фиг. 3). После чего сценарий ведения диалога оператора контакт-центра и голосового робота повторяется.

Следует отметить, что после проведения диалога оператора контакт-центра с голосовым роботом, сам диалог на каждом этапе проговоренной и озвученной фразы записывается базу данных 7, после чего может быть подвергнут оценке по заранее загруженным параметрам / маркерам.

Данная операция происходит в модуле оценки оператора 9, данные в который поступают из базы данных 7. Также данные об оценке сформированы в модуле составления отчета 10, данные в который могут поступать как с модуля оценки оператора 9, так и непосредственно из базы данных 7.

Использование голосового робота в данной системе обусловлено быстротой оценки качества работы операторов контакт-центра, а также объективностью.

Также модуль тренажера операторов контакт-центра может иметь обучающий характер. Например, при принятии новых сотрудников контакт-центра, которых необходимо обучить. Тогда очередь звонков для таких операторов будет состоять исключительно из звонков голосового робота. Также данный модуль может использоваться при изменении переговорной политики или политики ведения продаж, когда необходимо переобучить сотрудников контакт-центра. А также отработать наиболее “уязвимые” места в диалоге с клиентами.

Изобретение относится к области вычислительной техники для обработки цифровых данных. Технический результат заключается в обеспечении автоматизированной оценки по заданным маркерам качества работы операторов контакт-центров с помощью голосового робота. Технический результат достигается за счет модуля тренажера оператора, который содержит модуль телефонной станции АТС Asterisk, выполненный с возможностью при поступлении звонка перенаправлять его на модуль с протоколом двунаправленной передачи звука AudioSocket, выполненный с возможностью перехвата управления голосовым потоком и перенаправления его через модуль детекции тишины в модуль распознавания речи, выполненный с возможностью преобразования устной речи в текст и соединенный с диалоговым модулем, который через базу данных виртуального ассистента, в которой хранится информация о сценарии диалога и информация по прохождению сценария для каждого обращения, соединен с модулем загрузки диалогов, из которого загружаются на любую тематику сценарии диалогов, модулем оценки оператора, позволяющим выставить оценку по маркерам каждому звонку оператора, модуль составления отчета, также диалоговый модуль соединен с модулем синтеза речи, который, в свою очередь, соединен с модулем протокола двунаправленной передачи звука AudioSocket. 3 ил.

Модуль тренажера оператора, содержащий модуль телефонной станции АТС Asterisk, выполненный с возможностью при поступлении звонка перенаправлять его на модуль с протоколом двунаправленной передачи звука AudioSocket, выполненный с возможностью перехвата управления голосовым потоком и перенаправления его через модуль детекции тишины в модуль распознавания речи, выполненный с возможностью преобразования устной речи в текст и соединенный с диалоговым модулем, который через базу данных виртуального ассистента, в которой хранится информация о сценарии диалога и информация по прохождению сценария для каждого обращения, соединен с модулем загрузки диалогов, из которого загружаются на любую тематику сценарии диалогов, модулем оценки оператора, позволяющим выставить оценку по маркерам каждому звонку оператора, модуль составления отчета, также диалоговый модуль соединен с модулем синтеза речи, который, в свою очередь, соединен с модулем протокола двунаправленной передачи звука AudioSocket.